Introduction
Dans ce laboratoire, nous explorerons l'algorithme de clustering k-means et ses hypothèses. Nous générerons des données avec différentes distributions et visualiserons comment k-means partitionne ces données en clusters. Nous discuterons également de certaines limites de l'algorithme et de possibles solutions pour les surmonter.
Conseils sur la machine virtuelle
Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Notebook pour accéder à Jupyter Notebook pour la pratique.
Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que Jupyter Notebook ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations de Jupyter Notebook.
Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous réglerons rapidement le problème pour vous.